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title: Kaplan-Meier タブ
description: Kaplan-Meier タブで生存曲線を推定し、RMST で群間比較する方法を説明します。
priority: 0.7
audience: Kaplan-Meier タブで生存時間データを分析する読者。データセットの基本操作は仮定する。生存分析の理論は仮定しない
criteria: Kaplan-Meier タブの操作と結果の読み方を扱う。統計理論の詳細は concepts-survival に委ね、概要 1 文とリンクに留める。画面に表示される文言・列名は実装と一致させる
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# Kaplan-Meier タブ {#kaplan-meier}

Kaplan-Meier タブでは、ノンパラメトリックな生存関数の推定と、RMST による群間比較ができます（[定式化](concepts-survival#kaplan-meier-estimator)）。群ごとの生存時間の違いを視覚的に確認し、RMST で定量的に比較します。数理的な背景は[生存分析の基礎](concepts-survival)を参照してください。

共変量が[ハザード](concepts-survival#survival-function-and-hazard-function)に与える効果を推定するには [Cox Regression タブ](cox-regression)を使用してください。

## データの準備 {#data-requirements}

Kaplan-Meier 分析には2つの変数が必要です。

- **時間変数**: イベント発生までの時間（数値型）
- **イベント変数**: イベントが発生したかどうかを示す変数。以下の形式に対応しています:
  - int64 型: 1 = イベント発生、0 = 打ち切り
  - boolean 型: true = イベント発生、false = 打ち切り

float64 型の列はイベント変数として選択できません。0/1 を小数として保持している列は、[Convert Column Types タブ](column-type-conversion) で int64 に変換してください。

打ち切りの扱いについては[生存分析の基礎](concepts-survival#time-to-event-data-and-censoring)を参照してください。MIDAS が対応する打ち切りは右打ち切りのみです。左打ち切り・区間打ち切り・競合リスクには対応していません。

## 基本的な使い方 {#basic-usage}

1. メニューバーから **Analysis > Survival Analysis > Kaplan-Meier...** を選択
2. **Time Variable** で時間変数を選択
3. **Event Variable** でイベント変数を選択
4. 群間比較をする場合は **Group Variable** でカテゴリ変数を選択
5. **Run Analysis** をクリック

Group Variable のドロップダウンには、測定尺度が Nominal か Ordinal の列だけが並びます。`anaemia` のように 0/1 の整数で符号化された列は数値として読み込まれるため、そのままでは選べません。Data Table タブで列の測定尺度を Nominal に変更してから選びます。手順は [Kaplan-Meier のチュートリアル](tutorial-kaplan-meier#set-anaemia-to-a-nominal-scale)で説明しています。

![Kaplan-Meier フォーム設定](../shared/images/kaplan-meier-form.webp)

## 結果の見方 {#understanding-results}

![群間比較の結果（生存曲線、Summary Statistics、Number at Risk、RMST）](../shared/images/tutorial-kaplan-meier-anaemia.webp)

### 生存曲線 {#survival-curve}

横軸に時間、縦軸に生存確率 $S(t)$ をプロットします。ステップ関数で表示され、イベント発生時点で確率が低下します。打ち切りが発生した時点には曲線上に + マークを表示します。ステップが下がらない区間に + マークがあれば、その期間に打ち切りで対象者が減ったことを示します。各時点の信頼区間を連ねた信頼帯（デフォルト95%、pointwise）も表示されます。pointwise 信頼帯は各時点で個別に構成した区間であり、曲線全体の同時被覆を保証するものではありません。信頼区間は log 変換法で計算されます（[詳細](concepts-survival#kaplan-meier-estimator)）。

信頼水準は **Confidence Level** 入力欄で変更できます。

### Summary Statistics {#summary-statistics}

| 列 | 説明 |
|----|------|
| Group | 群名（Group Variable 指定時） |
| n | 観測数 |
| Events | イベント発生数 |
| Median | 生存時間の中央値。$S(t) \leq 0.5$ となる最初の時間です。観測期間内に到達しない場合は NR (Not Reached) と表示されます |
| *nn*% CI | 中央値の信頼区間。生存関数の各時点信頼区間を反転して求めます。信頼区間の境界が $0.5$ に達しない場合は NR と表示されます |

### Number at Risk {#number-at-risk}

各時間点でリスク集合（その時点でまだイベントを経験しておらず、打ち切られてもいない対象者の数）を表示します。

### RMST（制限平均生存時間） {#rmst}

Kaplan-Meier 曲線の 0 から制約時点 $\tau$ までの面積として算出される平均生存時間の推定値です（[定式化](concepts-survival#rmst)）。群ごとの RMST とその SE・信頼区間が表示されます。

| 列 | 説明 |
|----|------|
| Group | 群名 |
| RMST | 制限平均生存時間の推定値 |
| SE | 標準誤差（Greenwood 分散に基づく） |
| *nn*% CI | RMST の信頼区間（Wald 型） |

#### 制約時点 $\tau$ {#restriction-time}

RMST は $\tau$ までの KM 曲線の面積なので、$\tau$ の選択が結果に影響します。デフォルトでは、全群で共通に観察されている範囲の上限（各群の最大観察時間のうち最も短い値）を使います。**RMST Restriction Time** 入力欄で変更できます。$\tau$ が最後のイベント発生時点を超える区間では、KM 曲線の最後の値が一定と仮定されて積分されます（最大観察時間以内であっても、最後のイベント以降に打ち切りのみが続く場合は同様です）。この区間が長いほど、RMST の不確実性を過小評価する可能性があります。

#### 群間差 {#rmst-difference}

Group Variable を指定し群が2つ以上ある場合、全ペアの RMST 差とその信頼区間が表示されます。3群以上の場合、各ペアの信頼区間は多重性の調整を行っていません（Unadjusted）。

## 注意事項 {#notes}

- 時間変数またはイベント変数に欠損値を含む行は自動的に除外されます（リストワイズ除去; 妥当な推定の条件は [欠損データのメカニズム](concepts-missing-data#listwise-deletion-and-mcar) を参照）。除外が発生した場合は、除外された行数が結果に "N rows excluded due to missing values." と表示されます

## レポートへの追加 {#adding-to-reports}

**Add to Report** ボタンで生存曲線をレポートに追加できます。

## See also {#see-also}

- **[生存分析の基礎](concepts-survival)** - 生存時間データ、Kaplan-Meier、Cox モデルの数理的背景
- **[Cox Regression タブ](cox-regression)** - 共変量がハザードに与える効果の推定
- **[チュートリアル: Kaplan-Meier 分析](tutorial-kaplan-meier)** - サンプルデータを使った実践例